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《基于GED_GARCH模型的中国原油价格波动特征研究_张跃军.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、2007年5月数理统计与管理May1,2007第26卷第3期ApplicationofStatisticsandManagementVol126No13文章编号:1002-1566(2007)03-0398-09基于GED)GARCH模型的中国原油价格波动特征研究1,211张跃军范英魏一鸣(1.中国科学院科技政策与管理科学研究所,北京100080;2.中国科学院研究生院,北京100080)摘要:本文采用中国大庆原油价格日平均交易数据,建立了基于GED分布的GARCH(1,1)、GARCH-M(1,1)
2、和TGARCH(1,1)三个模型,描述了中国原油价格与国际接轨以来的波动特征。实证结果表明,与国际油价类似,中国原油价格的波动也存在显著的GARCH效应,但其波动冲击的半衰期要比国际油价短,为5天。而且,中国原油收益率受到预期风险的负向影响,表明中国原油市场并非完全市场化运作,当然这种负向影响程度较小,约为8%。另外,中国原油价格的波动存在显著的杠杆效应,相同幅度的油价下跌比油价上涨对未来油价的波动具有更大的影响,前者是后者的1.7倍左右。最后,基于GED分布的GARCH模型比基于正态分布的GARCH
3、模型能够更好地描述中国原油价格的波动特征,并且具有较好的预测能力。关键词:中国原油价格;油价波动;GARCH模型;杠杆效应;广义误差分布(GED)中图分类号:O212文献标识码:AStudyontheCharacteristicsofChineseCrudeOilPriceVolatilityBasedonGED-GARCHModels1,211ZHANGYueOjun,FANYing,WEIYiOming(1.InstituteofPolicyandManagement,ChineseAcademy
4、ofSciences,Beijing100080,China;2.GraduateUniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100080,China)Abstract:UsingdailydataofaveragecrudeoilpriceinChineseDaqingoilmarket,thispaperdevelopedthreekindsofGARCHmodelbasedonGeneralizedErrorDistribution(GED),.ie.
5、GARCH(1,1),GARCH-M(1,1)andTGARCH(1,1),soastodepictthevolatilitycharacteristicsofChinesecrudeoilpricesinceitsunificationwiththeinternationaloilmarkets.Theempiricalresearchresultshowsthat,similartotheinternationaloilmarket,therealsoexistssignificantGARCHe
6、ffectinthepricevolatilityofChinesecrudeoi,landthehalf-lifeofitsvolatilityshockis5days,shorterthanthatoftheinternationalcrudeoi.lFurtheranalysisindicatesthattheexpectedriskaboutreturnwillhaveaweakbutnegativeinfluenceonthereturnwiththeextentabout8%,whichi
7、mpliesthatChinesecrudeoilmarkethasnotbeenoperatedinthefashionofpuremarketeconomy.Inaddition,significantleverageeffectcanbefoundinthepricevolatilityofChinesecrudeoilmarket.Specifically,downwardmovementsintheoilpricewillexertabout1.7timeslargerimpactonthe
8、followingoilpricevolatilitythanthatofupwardmovementswiththesamemagn-itude.Finally,theseGARCHmodelsbasedonGEDcanbetterdescribethepricevolatilityofChinesecrudeoilcom-paredwiththosebasedontheNormaldistribution,andhavegreatpowertofor